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不依靠高精地图和激光雷达传感器的Wayve与众不同的自动驾驶策略

发布日期:2019-12-19

Wayve是一家成立于2017年的英国初创公司,完成了2000万美元的A轮融资,在伦敦市中心启动了自动驾驶Jaguar I-Pace电动SUV的试点车队。Wayve相信自动驾驶汽车的工程挑战将通过更好的人工智能解决,而不是通过更多的传感器和手动编码规则来解决。


Wayve使用强化学习,模拟,计算机视觉和GPS来训练其自动驾驶系统。Wayve联合创始人兼**执行官Amar Shah表示,自动驾驶汽车应该像人类一样学习新环境。


Shah说:“随着计算能力和数据的不断增长,基于学习的方法将变得越来越不可避免,尤其是对于移动机器人而言。” “人类的大脑已经发展了数百万年,计算机只有几十年了,但是正在迅速追赶。”


Wayve的A轮融资由Eclipse Ventures牵头,Balderton,现有投资者和其他一些未公开的投资者也参与其中。在A轮融资之前,Wayve已筹集了310万美元。


总部位于帕洛阿尔托的Eclipse Ventures的合伙人Seth Winterroth说:“ Wayve的差异化自主方法建立在强化学习,仿真和计算机视觉领域的及时发展之上。” “此外,通过将公司设在英国,团队可以使用非凡的人才库和众多复杂的测试环境。”


“普通人主要在视觉输入下学会驾驶仅50小时。了解到这一点后,尽管交通法规和文化背景截然不同,我们仍能够在世界各地的道路上行驶。” Balderton Capital合伙人Suranga Chandratillake说道。“ Wayve的自动驾驶技术是最接近这种人类学习方法的技术。以这种方式解决问题的最大优势在于,面对全球机遇,它是强大的。”


在2019年4月,Wayve发表了博客和视频,据称详细介绍了其在从未使用过的道路上行驶的自动驾驶系统,“仅使用了简单的卫星导航路线图和基本摄像头。我们不会告诉汽车如何使用手动编码规则驾驶:一切都是从数据中学到的。这使我们能够首次在欧洲狭窄狭窄的城市街道上穿行。”您可以观看下面的视频:



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